良好的首次呼叫中心解决率（FCR）在 70% 到 79% 之间——当然，百分比越高越好（比率可能因您的行业、业务规模和客户类型而异）。
但为了获得良好的首次呼叫解决率，有时座席可能倾向于在客户呼叫上停留更长的时间，这并不总是明智的，因为它直接影响平均查询处理时间 (AHT)，进而影响整体生产力。 考虑到这一点和其他几个考虑因素，这里有一些关于如何提高 FCR 的建议：
- 为未来分析设定一个 FCR 基准
在开始之前，测量您最近 30 到 60 天内的一次呼叫解决率，这样您就有了未来增长分析的基准。
如果您没有足够的数据来衡量首次呼叫解决率，请使用行业平均水平作为基准，即74%。
- 确定低 FCR 率的根本原因
分析您的通话记录和客户反馈，查明首次通话解决率低的常见原因。您还可以与您的座席和客户交谈以收集更多数据。根据您的分析，创建一个数据驱动的计划来提高您的首次呼叫解决率。
您可以问自己这些问题以获得可操作的结果：
第一次通话通常会解决哪些类型的查询？
为什么第一次打电话后客户不满意？
为什么客户要求升级到经理或主管？
客户是否正在切换支持渠道？如果是，为什么？
3.维护你的知识库
由于超过三分之二的客户在解决问题过程中的某个时刻依赖自助服务渠道，因此强大的知识库可能会成为帮助客户自助的绝佳资源。
客户可以通过SparkleComm呼叫中心系统的知识库轻松访问相关信息，并在寻求支持之前自行解决问题。SparkleComm呼叫中心知识库是座席和聊天机器人在客户互动期间可以参考并帮助更快地解决他们的查询的极好资源。
如果您的知识库能够解决客户的大部分常见问题，您的客户可能不会第二次寻求支持。
4.使用AI座席助攻
您的座席需要他们可以获得的所有支持，以便在第一次通话时解决客户查询。为此，他们需要AI支持的座席协助。座席协助持续扫描座席与客户的互动和表面参考资源，例如知识库文章和常见问题解答页面。这使座席能够在几秒钟内解决查询，从而大规模提高一次呼叫解决率、客户满意度得分 (CSAT) 和平均响应时间（ART）。
可靠的SparkleComm呼叫中心系统 AI 座席支持的一些功能包括：
手动操作的自动化，例如通话后摘要、回拨安排和提醒、通知电子邮件等。
全面的客户查询上下文分析以突出显示类似案例，并建议知识库文章、常见问题解答页面和指导工作流。
基于座席-客户交互的实时 CSAT 更新。
在需要时无缝升级到可用的主管。
5.部署基于技能的呼叫路由
客户服务就是减少客户在寻找查询答案时的工作量。但糟糕的路由可能无济于事，因为它会影响客户体验。
基于技能的SparkleComm呼叫中心呼叫路由将客户连接到具有必要技能的座席，以便在第一次呼叫期间有效地解决他们的查询。
这些技能因行业而异，可能包括（但不限于）：
行业经验——座席在处理客户查询方面的多年经验
语言熟练程度——座席对特定语言的熟练程度
现场专业知识——座席处理技术查询的专业知识
- 提供全面的座席培训
您的座席需要接受适当的培训才能在第一次通话时解决客户的疑问。为他们配备相关资源（知识库文章或产品教程）并确保他们精通您的产品也很重要。
以下是您应该重点改进的一些其他座席技能：
解决问题：了解客户的问题和需求，并提供相关的解决方案。
耐心和同理心：耐心倾听客户的疑问，让他们知道您关心他们。
清晰的沟通：清晰简洁地传达解决方案。
跨平台查询处理：能够跨电话、实时聊天和社交媒体等渠道帮助客户。
别担心，如果培训座席有时不堪重负，SparkleComm呼叫中心系统的AI 座席协助将帮助您的座席有效地处理客户查询。
7.跟进你不满意的客户
虽然跟进客户不会在一夜之间提高您的一次呼叫解决率，但这是每个企业都应该做的事情，以证明他们关心客户。数据表明，68%的客户离开了一家不关心他们的公司。
通过SparkleComm呼叫中心平台向不满意的客户发送跟进电子邮件可帮助您了解他们的挫败感并找出改善客户服务和产品的机会。此外，努力跟进不满意的客户可以让他们感到受到重视，并向他们表明您的企业将客户置于利润之上。
这是最后一个提示，它不仅适用于第一次呼叫解决，而且适用于所有其他 KPI：请不要永远地依靠采用上述方法来提高 FCR 率，相反，您应该持续监控这些最佳实践的性能并不时进行增量更改以实现更高的FCR 率。
